dim

Pytorch中对RNN输入和输出的形状总结

RNN的输入和输出RNN的经典图如下所示各个参数的含义Xt:t时刻的输入，形状为[batch_size,input_dim]。
会唱歌的猪233·2023-01-02 11:34

torch.nn.softmax(dim),理解Softmax分类器

首先我们要了解softmax的计算公式：例如一列数组[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],代入到softamx计算公式之中，我们可以从公式中看出元素的数值越大，softmax算出的值也就越大，对应在图像处理中也就是概率越大。importtorcha=torch.randn(2,3,4)print(a)a是tensor型，维度为（2,3,4）的，输出为：tensor([[[-0.5947,0
快乐的小肖·2023-01-02 09:54

剖析 | torch.nn.functional.softmax维度详解

importtorchimportnumpyasnpimporttorch.nn.functionalasFa=[1,2,3]a=torch.from_numpy(np.array(a,dtype=np.float))b1=F.softmax(a,dim
淳延·2023-01-02 09:24

tf.nn.softmax参数详解以及作用

tf.nn.softmax参数详解以及作用tf.nn.softmax(logits,axis=None,name=None,dim=None)logits：一个非空的Tensor。
dovert·2023-01-02 09:23

词向量存pkl格式

importosimportnumpyasnpdefload_cn_wiki_wordvec(s_word_vec_path):n_vocab_num=0n_word_dim=0m_word_vec={
艾鹤·2023-01-01 13:33

APG优化非负矩阵分解（NeNMF）

W_k(4)更新Y_k具体算法：matlab代码function[W,H]=myNeNMF(X,k)%%min_{W,H}||X-WH||_2^2;%%s.tW,H>0;max_epoch=200;[dim
atease0001·2023-01-01 13:45

python cnn模型_如何在Python中使用预训练的CNN模型

在ifweights=='imagenet':ifinclude_top:weights_path=keras_utils.get_file('vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernel
卞小姐·2023-01-01 12:59

关于nn.embedding的理解

importtorch.nnasnnnn.Embedding(num_embeddings,embedding_dim,padding_idx=None,max_norm=None,norm_type=
蚌埠先森·2023-01-01 09:05

关于torch.nn.Embedding需要注意的几点

关于torch.nn.Embedding需要注意的几点torch.nn.Embedding(num_embeddings,embedding_dim,padding_idx=None,max_norm=
mz_老张·2023-01-01 09:04

torch.nn.Embedding理解

torch.nn.Embedding(num_embeddings,embedding_dim,padding_idx=None,max_norm=None,norm_type=2,scale_grad_by_freq
tommorrow12·2023-01-01 09:32

pytorch nn.Embedding的用法和理解

torch.nn.Embedding(num_embeddings,embedding_dim,padding_idx=None,max_norm=None,norm_type=2.0,scale_grad_by_freq
纸短情长的博客·2023-01-01 09:00

理解torch.nn.Embedding

torch.nn.Embedding(num_embeddings:int,embedding_dim:int,padding_idx:Optional[int]=None,max_norm:Optional
athrunsunny·2023-01-01 09:55

nn.embedding简单理解

nn.embedding的理解_蚌埠先森的博客-CSDN博客_nn.embeddingweightimporttorch.nnasnnnn.Embedding(num_embeddings,embedding_dim
qq_54867493·2023-01-01 09:52

深度学习准确率计算accuracy=torch.eq(y_predict,y_truth.squeeze(dim=-1)).float().mean()

Pytorch中准确率的计算方法解读之:accuracy=torch.eq(y_predict,y_truth.squeeze(dim=-1)).float().mean()深度学习过程中经常设计准确率的计算
搬砖小孩Superme·2023-01-01 08:15

torch.cat函数

#dim=0,上下拼接#dim=1，左右拼接importtorch#x1x1=torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6]],dtype=torch.int)#x2x2=torch.tensor
阿维的博客日记·2023-01-01 07:33

CC00031.bdpositions——|Hadoop&实时数仓.V11|——|项目.v11|DWD层处理|数据仓库层数据处理.V1|

~~~包含DWD、DWS、DIM层，由ODS层数据加工而成。主要完成数据加工与整合，~~~建立一致性的维度，~~~构建可复用的面向分析和统计的明细事实表，~~~以及汇总公共粒度的指标。
yanqi_vip·2022-12-31 16:09

离线数仓搭建_11_DWD层用户行为日志创建

13.1.2get_json_object函数使用13.1.3启动日志表13.1.4页面日志表13.1.5动作日志表13.1.6曝光日志表13.1.7错误日志表13.1.8DWD层用户行为数据加载脚本上文访问：离线数仓搭建_10_DIM
Fang GL·2022-12-31 16:05

离线数仓 (九) --------- 数仓理论

三范式区分二、关系建模与维度建模1.关系建模2.维度建模三、维度表和事实表(重点)1.维度表2.事实表四、维度模型分类1.星型模型2.雪花模型3.星座模型4.模型的选择五、数据仓库建模1.ODS层2.DIM
在森林中麋了鹿·2022-12-31 16:34

离线数仓11—— 数仓开发之DIM层

文章目录第8章数仓开发之DIM层8.1商品维度表8.2优惠券维度表8.3活动维度表8.4地区维度表8.5日期维度表8.6用户维度表8.7数据装载脚本8.7.1首日装载脚本8.7.2每日装载脚本上一篇：离线数仓
就是这个范~·2022-12-31 16:01

torch.argmax()函数

argmax函数：torch.argmax(input,dim=None,keepdim=False)返回指定维度最大值的序号，dim给定的定义是：thedementiontoreduce，就是把dim
anshiquanshu·2022-12-31 16:56

深度学习(十)——Pytorch统计属性

norm范数norm(1)：1范数，绝对值之和norm(2)：2范数，平方和在根号矩阵范数：绝对值的和，再求maxnorm(1,dim=1)：对维度1做1范数prod：累乘argmax，argmin：返回索引
Da小伙儿·2022-12-31 10:34

torch.max()

1.首先是w维度，也就是三维向量列的维度importtorchinput=torch.randn(2,3,3)print(input)input_max=torch.max(input,dim=2,kee
_奇衡三·2022-12-31 10:34

torch.nn.Softmax(dim=0,1,2)

基础概念讲解1.1softmax函数1.2softmax函数计算方法1.3softmax函数公式1.4softmax函数项目代码展示2.测试代码3.结果3.1y3.1.1x和y方向：3.1.2z方向：3.2dim
计算机量子狗·2022-12-31 10:34

torch.softmax与torch.sum 的dim用法理解

torch.softmax与torch.sum的dim意义相同torch.sumtensor.sum(dim=0）是将tensor的size的[dim0,dim1]中，dim0变成1，其他维度不变，即求和后变成
weixin_40248634·2022-12-31 10:04

torch.max()、torch.argmax()、torch.softmax()、torch.sum()联系与区别---个人简单总结

联系：1.dim=?
one-over·2022-12-31 10:33

ptorch F.softmax() 梯度信息为None

：importtorch.nn.functionalasFimporttorchx=torch.randn(1,5,requires_grad=True)print(x)#x=F.softmax(x,dim
Tchunren·2022-12-31 10:33

torch.nn.Softmax(dim) 参数

torch.nn.Softmax(dim)参数先上代码importtorch.nnasnnimporttorchm=nn.Softmax(dim=0)n=nn.Softmax(dim=1)k=nn.Softmax
非常长寿小熊猫·2022-12-31 10:33

对 torch 中 dim 的总结和理解

pytorch中，使用到dim参数的api都是跟集合有关的，比如max(),min(),mean(),softmax()等。
Linky1990·2022-12-31 10:03

Pytorch torch.nn.Softmax的dim参数

比如alpha=F.softmax(alpha,dim=2)，dim参数表示在alpha的第几个维度上进行softmax。
打码升级·2022-12-31 10:03

torch.max和torch.softmax

main__':importtorchimporttorch.nn.functionalasFinput=torch.randn(2,2)print(input)b=torch.softmax(input,dim
AI视觉网奇·2022-12-31 10:33

Pytorch小记-torch.nn.Softmax(dim=1)如何理解？

应用时经常看到代码torch.nn.Softmax(dim=1)，如何理解呢？1.文档pytorch不会，查看官方文档：Softmax—PyTorch1.10documentation。
双木的木·2022-12-31 10:32

tensor维度变换

unsqueeze(0)a=torch.from_numpy(a)常用转换np.squeez(a,dim=)好像只能对array进行维度的压缩tensor的a.unsqueeze(0)直接在对应维度上进行扩张
练习3年·2022-12-31 09:03

pt/pth模型节点名称不同

正确的：layer{name:"images"type:"Input"top:"images"input_param{shape{dim:1dim:3dim:640dim:640}}}layer{name
cv-daily·2022-12-31 07:41

pytorch：concat和stack的区别

整体来讲，concat是对dim进行拼接，stack是对dim维进行堆叠。concat：不会增加新的维度，在指定维度上拼接。stack：增加一个新的维度将两个单位，然后再上一维度分别进行堆叠。
Awe.·2022-12-30 23:10

pytorch中的拼接函数：cat()和stack()

文章目录Ⅰ.cat([Tensora,Tensorb,...,...],dim=i)%abc...个数为n一、作用二、常用三、特殊四、代码Ⅱ.stack([Tensora,Tensorb,...,...
ZGPing@·2022-12-30 23:08

【深度学习笔记】PyTorch的torch.cat()函数

二、例子三、注意事项使用torch.cat((A,B),dim)时，除拼接维数dim数值可不同外其余维数数值需相同，方能对齐。
月满星沉·2022-12-30 23:07

MATLAB2016笔记（二）：基本矩阵操作

矩阵概念（二）数组概念（三）二者区别与联系二、矩阵的构造（一）直接赋值构造（二）特殊矩阵构建指令（三）向量、标量和空矩阵三、矩阵大小及结构的改变（旋转、大小改变，结构改变）（一）B=flipdim(A,dim
胡牧之.·2022-12-30 20:16

Pytorch笔记：张量操作

以前者为例，函数原型为torch.flatten(input,start_dim=0,end_dim=-1)。其中start_dim是展平开始的维度，end_dim是展平结束的维度。例如，对于一个3x
X-ocean·2022-12-30 12:46

TF-tf.keras.layers.Embedding

tf.keras.layers.Embedding(input_dim,output_dim,embeddings_initializer='uniform',embeddings_regularizer
哎呦-_-不错·2022-12-30 11:26

Keras Embedding层详解

函数原型defkeras.layers.Embedding(input_dim,output_dim,embeddings_initializer='uniform',embeddings_regularizer
蕉叉熵·2022-12-30 11:55

keras.layers.Embedding及加载预训练word2vec

keras.layers.Embedding主要参数：input_dim：词汇表的大小，即len(vocab)output_dim：嵌入向量的维度input_length：输入样本的长度输入尺寸：(batch_size
comeonfly666·2022-12-30 11:24

tf.keras.layers.Embedding函数

函数原型tf.keras.layers.Embedding(input_dim,output_dim,embeddings_initializer='uniform',embeddings_regularizer
不负韶华ღ·2022-12-30 11:54

Kares Embedding()函数

输出尺寸为(batch_size,sequence_length,output_dim)的3D张量。
李划水员·2022-12-30 11:54

[tensorflow] 继承 tf.keras 模型后，参数不对

一般我使用tf.keras的方式为继承，环境为tensorflow1.15，下面是一个实例模型：classActorMLP(tf.keras.Model):def__init__(self,ac_dim
hanjialeOK·2022-12-30 11:18

tf.expand_dims用法详解

看官方讲解一些博客感觉一直不是很懂，下面是我的个人理解结合官方文档，有问题欢迎指出tf.expand_dimstf.expand_dims(  input,axis=None,name=None,dim
sereasuesue·2022-12-30 09:40

Pytorch squeeze() unsqueeze() 用法

简介torch.squeeze(input,dim=None,out=None)：对数据的维度进行压缩，去掉维数为1的的维度。squeeze函数功能：去除size为1的维度，包括行和列。
幽影相随·2022-12-30 07:25

pytorch中的squeeze和unsqueeze函数的使用

导入要测试的图像（自己找的，不在数据集中），放在源文件目录下im=Image.open('dog.jpg')im=transform(im)#[C,H,W]im=torch.unsqueeze(im,dim
m0_59199033·2022-12-30 07:53

论文投稿指南——收藏|SCI写作投稿发表全流程

关注“PandaCVer”公众号>>>深度学习Tricks，第一时间送达0.elsenn.Identity()self.norm2=norm_layer(dim)mlp_hidden_dim=int(dim
加勒比海带66·2022-12-30 04:20

模型加载预训练权重

importtorchfromvit_pytorchimportViTmodel=ViT(image_size=256,patch_size=8,num_classes=33,dim=256,depth
Rashore·2022-12-29 17:43

Matlab--矩阵和数组

矩阵的扩展函数功能函数DIM方向上连接cat(DIM,A,
sheepcyyc·2022-12-28 18:54
上一页 15 16 17 18 19 20 21 22 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他